Guía definitiva de pruebas A/B para páginas de producto

El marketing ha evolucionado con los años a medida que la digitalización sigue acelerándose. Algunas personas podrían decir que el marketing tradicional era mucho más sencillo y requería menos trabajo. Sin embargo, la ventaja es que la era digital ha abierto oportunidades para conectar más con nuestros consumidores.

A diferencia del marketing tradicional, los medios digitales nos permiten editar una pieza de contenido cuando queramos. Por eso, las pruebas A/B se han convertido en uno de los procesos más importantes para mejorar las tasas de conversión al descubrir la experiencia de usuario óptima para los clientes.

Entonces, ¿por qué es una parte importante del marketing? ¿Cómo realizas exactamente una prueba A/B eficaz para optimizar tus páginas de producto?

¿Por Qué Hacer Pruebas?

Pruebas A/B (a veces conocidas como «pruebas divididas») son experimentos que comparan dos o más versiones de un recurso digital, como una página web o una aplicación móvil, para revelar qué versión ofrece el mejor resultado, aumenta las tasas de conversión y cumple otras métricas.

De este modo, permiten que los equipos mejoren la experiencia de usuario y el contenido de sus páginas mientras obtienen datos basados en los resultados del experimento.

Las pruebas A/B aportan información que revela cómo determinadas variables afectan a la experiencia del cliente. Cuando se realizan correctamente, te permiten aumentar la interacción de los usuarios y las ventas, reducir las tasas de rebote y optimizar el contenido centrado en el cliente.

Veamos con más detalle cómo realizar correctamente las pruebas A/B.

Cómo Realizar Pruebas A/B Para Páginas De Producto

1. Investiga Y Elige Una Página De Producto Para Empezar

Antes de comenzar la prueba A/B, debes disponer de suficientes datos para saber cómo rinde tu página de producto (si tus páginas de producto no están obteniendo buenos resultados, consulta aquí estos consejos útiles para crear páginas de producto móviles con una alta conversión). Las métricas importantes que debes tener en cuenta incluyen los clics, las finalizaciones de compra, el tráfico, la tasa de clics, los usuarios, la tasa de adición al carrito y las tasas de rebote. Estas medirán el rendimiento de tu experimento.

Es importante elegir qué página de producto optimizar primero. Por lo general, querrás realizar pruebas A/B en las páginas que generan más ingresos. Es decir, en los productos que consiguen más ventas.

También puedes usar las pruebas A/B para detectar problemas en productos con mucha demanda que no estén obteniendo buenos resultados. Quizás ajustar la experiencia de usuario te permita alcanzar esa mayor tasa de conversión que se te está escapando.

También es importante incluir una página de producto que funcione como «grupo de control», es decir, la que no sufrirá ningún cambio. Para medir si cambiar una determinada variable mejora o empeora la experiencia de usuario y la conversión, debes poder compararla en tiempo real dentro del mismo entorno. Esto representará el punto de referencia de la eficacia y la tasa de conversión actual, lo que te permitirá evaluar si hacen falta determinados cambios. También puede destacar lo que ya te está funcionando.

2. Configura El Entorno

Según varios especialistas en optimización web, como Rich Page, necesitas al menos 5,000 visitantes únicos por semana para probar una página. Por supuesto, cuantos más visitantes web tengas, más precisos serán los resultados.

Por lo tanto, debes determinar la distribución de tráfico adecuada para obtener los mejores resultados. Estas son dos formas de distribuir el tráfico entre tus páginas de prueba:

• Distribución manual:

  • El tráfico se distribuirá de manera uniforme entre las variaciones. Cuando la prueba produzca resultados significativos, se mostrará la mejor variación a todos los visitantes. En esta prueba, solo se elegirá la variación con el mejor rendimiento en todo momento.

  • Esta es una buena práctica cuando vas a mantenerla a largo plazo, lo que requiere un resultado estadísticamente significativo.

• Distribución dinámica

  • La variación con mejor rendimiento se asignará gradualmente a una mayor proporción de visitantes a medida que se recopilen más datos. Con el tiempo, el tráfico se dirigirá a la variación con mejor rendimiento según los datos en tiempo real. Por lo tanto, la mejor variación mostrada puede cambiar considerablemente con el tiempo, en función de su rendimiento en tiempo real.

  • Esta opción es óptima para probar campañas con un límite de tiempo, como las ofertas festivas en las que la variable es un banner principal. Requiere un trabajo más intensivo, pero puede ser muy eficaz.

¿Cómo determinas cuándo existe una diferencia estadísticamente significativa? Los científicos coinciden en que un cambio del 5% es lo bastante significativo como para atribuirlo a un cambio en la variable y no simplemente al azar. Este es un estándar del sector que suele considerarse un riesgo razonable.

Esto significa que un cambio en una variable puede atribuirse a una prueba A/B que obtiene un resultado estadísticamente significativo (por ejemplo, un cambio del 5% o más en el tráfico).

Por último, establece un plazo para el experimento. Lo ideal es que dure al menos dos semanas. Sin embargo, como ya hemos mencionado, dependerá del objetivo de tu prueba A/B.

Si estás probando una página de producto atemporal, lo mejor será continuar hasta disponer de suficientes datos significativos, sin importar cuánto tarde. Si estás haciendo pruebas para optimizar tu campaña de ofertas festivas, debes establecer el plazo en consecuencia.

3. Crea Variaciones Basadas En Datos Sobre El Comportamiento De Los Usuarios

Determina qué variable quieres cambiar y probar. Usa tus datos y conocimientos para decidir qué variable necesita mejorar. Puedes realizar un análisis de la competencia y consultar a tus equipos de SEO y diseño cuando cambies una variable.

Estas son algunas variables que puedes considerar:

• Texto

• Diseño y distribución

• Navegación

• Formularios

• Llamada a la acción

• Reseñas

• Estructura del contenido

• Imágenes de producto

Las pruebas A/B son diferentes de las pruebas multivariantes, que tienen una mecánica más o menos similar, salvo que comparan más variables a la vez para revelar cómo interactúan entre sí. Sin embargo, necesitas una cantidad considerable de tráfico para realizarlas de manera eficaz; de lo contrario, demasiados elementos cambiantes a la vez generan una gran cantidad de combinaciones.

Por eso, suele recomendarse empezar cambiando una variable por prueba para obtener información más clara. Esto ya te permite ver qué variable concreta afecta a la experiencia de usuario. Por lo tanto, es mejor diseñar varias pruebas A/B bien planteadas que invertir más tiempo en ejecutar una prueba multivariante.

Esto no significa que debas realizar una sola prueba a la vez. Puedes cambiar otra variable en una página de prueba diferente.

Por ejemplo, puedes cambiar el formato del texto en la prueba A, la distribución de la página de producto en la prueba B y la ubicación de la llamada a la acción en la prueba C. Esto es lo que entendemos por variación.

4. Analiza Los Resultados Con Mapas De Calor Y Otras Herramientas De Pruebas A/B

El análisis de datos es fundamental para obtener el mejor resultado de cada prueba. Tu prueba solo será tan buena como tu interpretación de los datos. Debes medir minuciosamente cada interacción con cada variación para determinar qué conjunto de variables produjo un resultado satisfactorio.

Por eso, lo mejor es determinar qué métricas valoras más y qué herramienta se adapta mejor a tus prioridades.

Estas son algunas variables que puedes considerar:

• Omniconvert

• Google

• Oracle Maxymizer

• ContentSquare

• Optimizely

• VWO

Cómo Optimizar Tus Páginas De Producto

Las pruebas A/B no deberían ser un experimento aislado, sino un esfuerzo continuo por optimizar tus páginas de todas las formas posibles.

Entonces, ¿qué haces exactamente con tus datos para optimizar tus páginas de producto?

Valida Tus Datos

Que una prueba tenga una variación ganadora no significa que debas apresurarte a implementar todos los cambios en tu sitio web. Primero debes validar los resultados, por ejemplo, probando la variación ganadora frente al grupo de control para comprobar si vuelve a funcionar bien.

Otra alternativa que vale la pena probar es asignar de nuevo el 100% del tráfico a la variación ganadora y ver cuál es su rendimiento general.

Considera Combinar Variaciones

Algunas pruebas A/B no revelan un ganador claro. A veces, varias variaciones funcionan igual de bien. Puedes elegir la variación con mejor rendimiento o combinar ciertas variaciones en una sola experiencia de usuario (sobre la que después podrías realizar pruebas multivariantes).

Todo dependerá de determinados factores de los datos, como el tipo de visitante (si el tráfico es orgánico o de pago), la fuente del tráfico, el tipo de dispositivo y otros similares. Analiza detenidamente el comportamiento de los usuarios en cada página de producto ganadora y decide a partir de ahí.

Reconoce Los Aspectos Positivos Del Grupo De Control

Tener variaciones perdedoras no significa que hayas perdido el tiempo. Las pruebas A/B te muestran qué funciona y qué no, lo que te acerca un paso más a optimizar tu página de producto.

Tus resultados pueden mostrar qué parte del grupo de control estás haciendo bien (y, por tanto, no debes cambiar en absoluto) y qué parte necesita optimización. Hay muchas formas de alcanzar un objetivo, y las pruebas A/B simplemente te muestran cuál es la óptima para tu producto.

Usa El Modelo AIDA

Todo profesional del marketing de comercio electrónico debería conocer el modelo AIDA, que te guía por cada etapa del recorrido del usuario: atención, interés, deseo y acción.

Al crear u optimizar una página de producto, y más aún todo un marketplace de comercio electrónico, debes tener en cuenta en qué parte del recorrido del usuario se encuentra tu cliente. Quien visita una página de producto debe estar en la etapa de atención o de interés.

Cuando el visitante de tu sitio web hace clic en los detalles del producto o en las reseñas de clientes, se encuentra claramente en la etapa de interés. Cuando añade el producto al carrito, está en la etapa de deseo. Por último, entra en la etapa de acción cuando llega al proceso de pago.

Por lo tanto, debes tener en cuenta cada etapa del recorrido del usuario y asegurarte de que la variable modificada se adapte a la etapa del modelo AIDA en la que se encuentra tu cliente.

Caso De Estudio: La Historia De éxito De Las Pruebas A/B De Zalora

Zalora, una de las mayores tiendas de moda en línea del sudeste asiático, registró un aumento del 12.3% en su tasa de finalización de compra tras optimizar sus páginas de producto.

Según la historia de éxito de VWO, el nuevo diseño de la página de producto de Zalora permitió destacar ventajas atractivas, como sus entregas gratuitas y políticas de devolución, ya que los datos de su equipo de atención al cliente revelaron inicialmente que sus usuarios desconocían dichas ventajas.

Por lo tanto, VWO realizó pruebas A/B para Zalora con variaciones que destacaban estas ventajas. Así se veía el grupo de control:

Y estas son las distintas variaciones:

Al final, la primera variante tuvo más éxito que el grupo de control y la otra variante, ya que las CTA son más claras y coherentes.

En este ejemplo, puedes ver claramente la gran ventaja de las pruebas A/B: un simple cambio puede generar una mejora enorme.

Conclusión

Las pruebas A/B son una de las formas más eficaces de mejorar las tasas de conversión y aumentar las ventas. Requieren un esfuerzo continuo para mejorar constantemente la experiencia de usuario de tu sitio web.

Aunque hay una forma adecuada de realizar pruebas A/B, no tengas miedo de fracasar. Por naturaleza, los experimentos tienden a fallar, y ahí reside su valor. Cuanto más pruebes, más datos obtendrás. Un experimento fallido no implica un fracaso; de hecho, significa que estás un paso más cerca de ampliar tu negocio de comercio electrónico.

Dicho esto, esperamos que nuestra guía te ayude a sacar el máximo partido a tus experimentos y conseguir esos resultados positivos.

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